Chương 2 Kết quả nghiên cứu
2.6.1.Phân tích tương quan
2.6. Phân tích tương quan và hồi quy
2.6.1.Phân tích tương quan
Trước khi kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính, cần
phải xem xét mối tương quan giữa các biến của mơ hình. Phân tích ma trận tương quan Pearson sử dụng hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coeffcient, kí hiệu là r)
để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối quan hệ tuyến tính giữa mỗi biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (Kết quả học tập) và giữa các biến độc lập với nhau.
Hệ sốtương quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ−1 đến 1. Nếu r > 0 cho biết một sự tương quan dương giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm
tăng giá trị của biến kia và ngược lại. Nếu r < 0 cho biết một sự tương quan âm giữa
hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giảm giá trị của biến kia và
ngược lại.
Giá trị r = +1 hoặc r = −1 cho thấy dữ liệu hoàn tồn phù hợp với mơ hình
tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r càng cao thì mức độtương quan giữa hai biến càng
lớn hoặc dữ liệu càng phù hợp với quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
Tuy nhiên, cũng cần phải lưu ý đến dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến nếu giữa các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau. Khi phân tích Pearson, các biến
độc lập và biến phụ thuộc được xem xét như nhau.
Có nhiều quy tắc, kinh nghiệm khác nhau đề nghị mức độtương quan theo giá
trị tuyệt đối r, trong đó quy tắc Evans (1996) được sử dụng phổ biến như sau:
r r2 Mức độtương quan
0.00 – 0.19 0 – 4% Tương quan rất yếu 0.20 – 0.39 4 – 16% Tương quan yếu 0.40 – 0.59 16 – 36% Tương quan đáng kể 0.60 – 0.79 36 – 64% Tương quan mạnh
0.80 – 1 64 – 100% Tương quan rất mạnh
Bảng 2.21: Kết quảphân tích tương quan
QD HI AT RR KS TK QD Pearson Correlation 1 .448 ** .489** -.046 .621** .602** Sig. (2-tailed) .000 .000 .580 .000 .000 N 149 149 149 149 149 149 HI Pearson Correlation .448 ** 1 .482** -.097 .391** .302** Sig. (2-tailed) .000 .000 .240 .000 .000 N 149 149 149 149 149 149 AT Pearson Correlation .489 ** .482** 1 .140 .452** .429** Sig. (2-tailed) .000 .000 .087 .000 .000 N 149 149 149 149 149 149 RR Pearson Correlation -.046 -.097 .140 1 .100 .225 ** Sig. (2-tailed) .580 .240 .087 .226 .006 N 149 149 149 149 149 149 KS Pearson Correlation .621 ** .391** .452** .100 1 .566** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .226 .000 N 149 149 149 149 149 149 TK Pearson Correlation .602 ** .302** .429** .225** .566** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .006 .000 N 149 149 149 149 149 149
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
2.6.1.1. Yếu tố Sự hữu ích
Hệ sốtương quan giữa yếu tố Sự hữu ích(HI) với chính nó là 1 có nghĩa là yếu tố
24
Hệ số tương quan giữa biến độc lập HI với biến độc lập: AT là 0.482 là mối hệ khá chặt chẽ.
Hệ số tương quan giữa biến độc lập HI với các biến độc lập KS và TK lần lượt là
0.391 và 0.302 là mối liên hệ khá yếu.
Hệ số tương quan giữa biến độc lập HI và biến độc lập RR là -0.097 là mối liên hệ chặt chẽ.
Sig = 0.000 < 0.05 nên biến HI có tương quan với các biến QD, AT, KS, TK. Sig = 0.580 > 0.05 nên biến HI không có tương quan với biến RR.
2.6.1.2. Yếu tố Nhận thức An Toàn
Hệ số tương quan giữa yếu tố AT với chính nó là 1 có nghĩa là AT tương quan
tuyệt đối với chính nó.
Hệ số tương quan giữa biến độc lập AT với biến phụ thuộc QD là 0.489 là mối
liên hệ khá chặt chẽ.
Hệ số tương quan giữa biến độc lập AT với các biến độc lập HI, KS, TK lần lượt là 0.482; 0.452; 0.566 => Mối liên hệ chặt chẽ.
Hệ sốtương quan giữa biến độc lập AT với biến độc lập RR là 0.140 là mối liên
hệ yếu.
Sig = 0.000 < 0.05 nên biến AT có tương quan với các biến QD, HI, KS, TK. Sig = 0.87 > 0.05 nên biến AT khơng có tương quan với biến RR.
2.6.1.3. Yếu tố nhận thức rủi ro
Hệ số tương quan giữa yếu tố RR với chính nó là 1 có nghĩa là RR có tính tương quan tuyệt đối với chính nó.
Hệ số tương quan giữa biến RR với biến phụ thuộc QD là -0.46 là mối liên hệ
chặt chẽ.
Hệ số tương quan giữa biến RR với biến độc lập HI là 0.97 là mối liên hệ chặt chẽ.
Hệ số tương quan giữa biến RR vơi biến độc lập KS và TK lần lượt là 0.100;
0.225 là mối liên hệ yếu.
Sig dao động 0.06 đến 0.580> 0.05 nên biến RR khơng có tương quan với các biến còn lại.
2.6.1.4. Yếu tố Nhận thức kiểm soát hành vi
Hệ số tương quan giữa yếu tố KS với chính nó là 1 có nghĩa là KS có tính tuyệt
đối với chính nó.
Hệ số tương quan giữa biến độc lập KS với biến phụ thuộc QD là 0.621 là mối liên hệ chặt chẽ.
Hệ số tương quan giữa biến KS với các biến AT và TK lần lượt là 0.452; 0.566 là mối liên hệ khá chặt chẽ.
Hệ số tương quan giữa biến KS với các biến HI và RR lần lượt là 0.391; 0.100 là mối liên hệ yếu.
Sig = 0.000 < 0.05 nên biến KS có tương quan với các biến QD, HI, AT, KS.
Sig = 0.06 > 0.05 nên biến KS khơng có tương quan với biến RR.
2.6.1.5. Yếu tố Nhóm tham khảo
Hệ số tương quan giữa yếu tố TK với chính nó là 1 có nghĩa là TK có tính tương quan tuyệt đối với chính nó.
Hệ số tương quan giữa biến độc lập TK với biến phụ thuộc QD là 0.602 là mối liên hệ chặt chẽ.
Hệ sốtương quan giữa biến TK với các biến AT và KS lần lượt là 0.429; 0.566 là
26
Sig = 0.000 < 0.05 nên biến TK có tương quan với các biến QD, HI, AT, KS.
2.6.1.6. Kết luận
Qua sự phân tích tương quan giữa các nhóm yếu tố, chúng ta có thể kết luận: Các
yếu tố có sự mối liên hệtương quan đều chặt chẽ. Các biến của mỗi nhóm trong hệ số
tương quan đều mạnh trừ các nhóm yếu tố bao gồm biến HI với KS, biến HI với TK có mối liên hệ yếu.
Những biến đều tương quan với nhau với số Sig = 0.000 < 0.05. Nhưng số sig của biên độc lập RR dao động 0.06 đến 0.580 > 0.05 thể hiện khơng có sự tương của biến RR với những biến khác. Vì thế sau khi phân tích tương quan, quyết định loại bỏ
thang đo Nhận thức rủi ro khỏi mơ hình nghiên cứu.